파이참

파이참 PyCharm

파이참

pycharm-community-2022.3.exe (394.9MB)

  • 업데이트: 2022년 12월 01일
  • 최신버전: v2022.3
  • OS: Windows 8 이상(64bit), macOS 10.14 이상
  • 파일: pycharm-community-2022.3.exe (394.9MB)
  • 사용환경: 가용 RAM 2GB 이상, 총 시스템 RAM 8GB 권장

PyCharm은 Python 개발 속도를 높이는 동시에 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 노력을 줄이는 수많은 모듈, 패키지 및 도구와 함께 제공됩니다. 또한 PyCharm은 개발 요구 사항과 개인 취향에 따라 커스터마이징할 수 있습니다.

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파이참(PyCharm) : 주요 기능 및 특징

파이참 (PyCharm)_01

지능형 스마트 코드 에디터

PyCharm에는 고품질 Python 코드를 작성하는 데 도움이 되는 스마트 코드 에디터가 함께 제공됩니다. 키워드, 클래스, 구문 및 오류 강조 표시에 대한 고유한 색 구성표와 같은 기능은 더 높은 수준의 코드 이해와 가독성을 제공합니다.

스마트 코드 완성을 제공하는 것 외에도 코드 편집기는 현재 코드를 완성하기 위한 지침도 생성합니다. linter 통합 및 빠른 수정으로 버그 및 문제 식별이 더욱 편안해집니다.

통합 도구의 가용성

PyCharm은 다양한 도구 통합을 지원합니다. 이러한 도구는 코드 생산성을 높여 데이터 과학 프로젝트 처리를 용이하게 합니다. 파이참에서 사용할 수 있는 가장 중요한 통합 도구는 다음과 같습니다.

  • Anaconda – 단순화된 패키지 관리 및 배포를 통해 과학 컴퓨팅에 맞춰진 무료 오픈 소스 Python 배포판입니다.
  • IPython – 대화형 컴퓨팅을 위한 강력한 명령 셸입니다.
  • Kite – AI 기반 자동완성 플러그인.
  • Pylint – 소스 코드, 버그 및 품질 검사기.
  • pytest – Python 코드에 대한 작은 테스트를 작성하기 위한 프레임워크입니다.
  • WakaTime – 생산성 메트릭 및 자동 시간 추적 기능이 있는 개발자 대시보드

통합 디버깅 및 테스트

IDE는 프로그램 디버깅 및 테스트를 지원합니다. 이를 달성하기 위해 PyCharm은 통합된 Python 디버거와 행별 코드 커버리지가 포함된 통합 단위 테스트를 제공합니다.

프로젝트 및 코드 탐색

코드 탐색을 통해 개발자는 클래스, 함수 또는 파일 내에서 더 쉽게 탐색할 수 있습니다. 또한 Python 코드를 편집하고 향상시키는 데 필요한 노력과 시간을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 사용하기 쉬운 파일 구조 보기 및 특수 프로젝트 보기.

렌즈 모드를 사용하면 개발자가 전체 Python 소스 코드를 철저히 검사하고 디버깅할 수 있습니다. 코드 탐색을 사용하면 요소, 변수 등을 거의 즉시 찾을 수 있습니다. 개발자는 클래스, 파일 및 메서드 사이를 빠르게 이동할 수 있습니다.

기타 파이참 기능

앞서 언급한 기능 외에도 PyCharm은 다음과 같은 기능도 제공합니다.

  • 언어별 코드 구성 생성을 위한 코드 생성.
  • API 문서에 즉시 액세스하기 위한 코드 참조 정보, 다양한 프로그래밍 엔터티 작업을 위한 팁 등
  • 스크립트, 스텁 클래스 등을 만들기 위한 파일 템플릿
  • 누락된 라이브러리 가져오기에 대한 가져오기 지원
  • 코드 최적화를 위한 의도 작업 및 빠른 수정
  • 애플리케이션 개발, 실행, 테스트 및 배포를 위한 언어별 도구
  • 속성, 레이블 또는 문자열 리터럴에서 지원되는 언어를 사용하기 위한 언어 주입
  • 약어를 복잡한 코드 구조로 확장하기 위한 라이브 템플릿

PyCharm 사양

하드웨어최소 사양권장 사양
RAM4GB8GB
저장 공간2.5GB(메인) + 1GB(캐시)5GB SSD
해상도1024×7681920×1080
운영체제64비트 버전의 macOS 10.11 / Microsoft Windows 7모든 최신 64비트 버전의 macOS / Windows/ Linux

장점

  • 빠르고 안정적인 에디터
  • 우수한 품질의 코드 완성 제안 및 리팩토링
  • 쉽게 만들 수 있는 Python 가상 환경
  • GitLab과 Git과의 통합

단점

  • 저사양 PC에서 사용이 어려울 수 있음
  • 애플리케이션 실행 속도가 다소 느림
  • 생각보다 높은 램 메모리 소비
  • 오류가 명확하게 표시되지 않음

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